近日，bat365官方网页版青年教师孙航博士以第一作者，任东教授为通信作者在遥感与地球科学领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sening》(中科院SCI 1区，工程技术类TOP期刊)发表学术论文“Partial Siamese with Multiscale Bi-codec Networksfor Remote Sensing Image Haze Removal”。

文中提出了一种部分孪生多尺度双编解码器去雾网络(PSMB-Net)主要由部分孪生框架( Partial Siamese Framework，PSF)和多尺度双编解码器信息融合模块(Multiscale Bi-codec Information FusionModule，MBIF)组成。具体来说，提出的部分孪生框架用于构建去雾先验信息，来引导孪生约束，以达到改善的除雾效果。在此基础上，设计的多尺度双编解码器信息融合模块可以增强特征提取能力，并利用多尺度信息提高网络模型对去雾图像颜色和纹理的重建能力。在多个具有挑战性的遥感去雾数据集上的实验结果表明，本文提出的PSMB-Net相比目前最先进的十余种图像去雾方法具有优越性。

部分孪生多尺度双编解码器去雾网络

实验结果

论文信息：Hang Sun,Zhiming Luo,Dong Ren*,et. al,Partial Siamese with Multiscale Bi-codec Networksfor Remote Sensing Image Haze Removal, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 2023.(DOI: 10.1109/TGRS.2023.3321307)

开源代码连接：https://github.com/thislzm/PSMB-Net